- 专利标题: 基于混合神经网络的电力导线故障检测方法及系统
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申请号: CN202111313824.0申请日: 2021-11-08
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公开(公告)号: CN114266720A公开(公告)日: 2022-04-01
- 发明人: 田杨阳 , 郭志民 , 刘昊 , 袁少光 , 毛万登 , 高小伟 , 赵健 , 刘善峰 , 贺翔 , 张小斐 , 赵慧彤 , 魏小钊 , 万迪名 , 耿俊成 , 梁允 , 黎维彬 , 高松鹤
- 申请人: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
- 申请人地址: 河南省郑州市二七区嵩山南路85号;
- 专利权人: 国网河南省电力公司电力科学研究院,国网河南省电力公司
- 当前专利权人: 国网河南省电力公司电力科学研究院,国网河南省电力公司
- 当前专利权人地址: 河南省郑州市二七区嵩山南路85号;
- 代理机构: 北京智绘未来专利代理事务所
- 代理商 张红莲; 王萍
- 主分类号: G06T7/00
- IPC分类号: G06T7/00 ; G06V10/764 ; G06V10/774 ; G06V10/82 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06K9/62
摘要:
基于混合神经网络的电力导线故障检测方法及系统,首先根据损坏的电力导线所处地域建立损坏严重性指标,然后采集各个地域损坏的电力导线图像以及未损坏的电力导线图像并对采集的图像进行增广,并对所采集的图像已经增广的图像进行标签设置,构建混合神经网络模型并进行训练,最后实时采集电力导线图像输入至训练好的混合神经网络模型中进行判定。本发明基于混合神经网络的电力导线故障检测模型能够提取各类损坏和未损坏的电力线图像的图像特征并进行分类。本发明的混合神经网络优于现有技术,可使得分类识别率高达95.57%。
公开/授权文献
- CN114266720B 基于混合神经网络的电力导线故障检测方法及系统 公开/授权日:2024-04-23